公开(公告)号：CN117392008A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311395679.4

申请日：2023-10-25

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 马飞 ,  孙陆鹏 ,  杨飞霞 ,  徐光宪

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/04 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明公开了一种变换域自适应脉冲耦合神经网络的全色锐化方法，包括：遥感图像NSST分解，对多光谱图像与全色图像分别进行ρ级NSST分解，分别得到低频分量和ρ级l方向上的高频分量；高频分量融合，将多光谱图像高频信息与全色图像高频信息进行多尺度多方向加权后，作为外部刺激矩阵输入到网络模型中；低频分量融合，将低频分量分解为低秩稀疏分量，并结合其特点，完成对低频分量的融合构建；融合图像NSST重建。本发明引入适用于不同尺度不同方向的高频信息加权方式，对低频信息采取低秩稀疏分解的方式，分别提取低秩部分与稀疏部分的特征，并结合自适应脉冲耦合神经网络，来解决光谱图像全色锐化问题。